[发明专利]循环神经网络训练优化方法、设备、系统及可读存储介质有效
| 申请号： | 201911141081.6 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN111222628B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 程勇;刘洋;陈天健 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 王韬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种循环神经网络训练优化方法、设备、系统及可读存储介质，所述方法包括：接收参与设备发送的RNN输出结果，其中，RNN输出结果为参与设备将上游传递信息，以及参与设备所处理时间步对应的本地训练数据输入对应RNN中得到的；根据RNN输出结果计算得到梯度信息；将梯度信息反向传播给参与设备，供各参与设备根据梯度信息更新RNN的模型参数；将从各参与设备接收到的更新后模型参数进行融合得到全局模型参数，并返回给各参与设备，迭代训练得到训练完成的RNN。本发明通过协调设备协调多个参与设备分别处理不同时间步，分担训练RNN的计算和电量开销，使得在设备计算资源和电量资源有限的场景下也可以进行RNN训练。 | ||
| 搜索关键词： | 循环 神经网络 训练 优化 方法 设备 系统 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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